Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > stat > arXiv:2510.05380

帮助 | 高级搜索

统计学 > 机器学习

arXiv:2510.05380 (stat)
[提交于 2025年10月6日 ]

标题: 最小值和Bethe自由能的临界点在因子图的形变收缩下保持不变

标题: Minima and Critical Points of the Bethe Free Energy Are Invariant Under Deformation Retractions of Factor Graphs

Authors:Grégoire Sergeant-Perthuis, Léo Boitel
摘要: 在图模型、因子图以及更一般的基于能量的模型中,变量之间的相互作用由图、超图或在最一般情况下由偏序集(poset)编码。 由于相互作用的基础结构中存在循环,因此无法对这类概率模型进行精确推理。 相反,人们通过优化Bethe自由能来进行近似变分推理。 Bethe自由能的临界点对应于相关信念传播算法的固定点。 对于具有有限变量的一般图、超图和偏序集,这些临界点的完整表征仍然是一个开放问题。 我们表明,对于链长最多为1的超图和偏序集,将概率模型的相互作用偏序集改为具有相同同伦类型的偏序集,会在相关自由能的临界点之间产生双射。 这一结果扩展并统一了经典结果,这些结果假设特定的可收缩形式以证明Bethe自由能临界点的唯一性。
摘要: In graphical models, factor graphs, and more generally energy-based models, the interactions between variables are encoded by a graph, a hypergraph, or, in the most general case, a partially ordered set (poset). Inference on such probabilistic models cannot be performed exactly due to cycles in the underlying structures of interaction. Instead, one resorts to approximate variational inference by optimizing the Bethe free energy. Critical points of the Bethe free energy correspond to fixed points of the associated Belief Propagation algorithm. A full characterization of these critical points for general graphs, hypergraphs, and posets with a finite number of variables is still an open problem. We show that, for hypergraphs and posets with chains of length at most 1, changing the poset of interactions of the probabilistic model to one with the same homotopy type induces a bijection between the critical points of the associated free energy. This result extends and unifies classical results that assume specific forms of collapsibility to prove uniqueness of the critical points of the Bethe free energy.
主题: 机器学习 (stat.ML) ; 机器学习 (cs.LG); 概率 (math.PR)
引用方式: arXiv:2510.05380 [stat.ML]
  (或者 arXiv:2510.05380v1 [stat.ML] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.05380
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Grégoire Sergeant-Perthuis Dr [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 10 月 6 日 21:16:31 UTC (22 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
许可图标 查看许可
当前浏览上下文:
math
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2025-10
切换浏览方式为:
cs
cs.LG
math.PR
stat
stat.ML

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号